Matched cohort study of therapeutic strategies to prevent preschool wheezing/asthma attacks
Notice bibliographique
Résumé
Background: An inhaled corticosteroid (ICS) or leukotriene receptor antagonist (LTRA) may prevent wheezing/asthma attacks in preschoolers with recurrent wheeze when added to short-acting β-agonist (SABA). Objective: The aim of this historical matched cohort study was to assess the effectiveness of these treatments for preventing wheezing/asthma attacks. Methods: Electronic medical records from the Optimum Patient Care Research Database were used to characterize a UK preschool population (1-5 years old) with two or more episodes of wheezing during 1 baseline year before first prescription (index date) of ICS or LTRA, or repeat prescription of SABA. Children initiating ICS or LTRA on the index date were matched 1:4 to those prescribed only SABA for age, sex, year of index prescription, mean baseline SABA dose, baseline attacks, baseline antibiotic prescriptions, and eczema diagnosis. Wheezing/asthma attacks (defined as asthma-related emergency attendance, hospital admission, or acute oral corticosteroid prescription) during 1 outcome year were compared using conditional logistic regression. Results: Matched ICS and SABA cohorts included 990 and 3,960 children, respectively (61% male; mean [SD] age 3.2 [1.3] years), and matched LTRA and SABA cohorts included 259 and 1,036 children, respectively (65% male; mean [SD] age 2.6 [1.2] years). We observed no significant difference between matched cohorts in the odds of a wheezing/asthma attack: ICS vs SABA, OR (95% CI) 1.01 (0.85-1.19) and LTRA vs SABA, OR (95% CI) 1.28 (0.96-1.72). Conclusion: We found no evidence that initiation of ICS or LTRA therapy is associated with fewer attacks during 1 outcome year than SABA alone for a heterogeneous group of preschool children with recurrent wheeze in the real-life clinical setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».